[Python] BMPファイルを読み込んで表示する方法

PythonでBMPファイルを読み込んで表示するには、一般的にPillowライブラリを使用します。

PillowはPython Imaging Library (PIL) の後継で、画像の読み込み、表示、編集が可能です。

まず、Pillowをインストールし、Imageモジュールを使ってBMPファイルを読み込みます。

画像を表示するには、Image.show()メソッドを使用します。

以下の手順で行います：

Pillowライブラリのインストールとセットアップ

Pillowとは？

Pillowは、Pythonで画像処理を行うための強力なライブラリです。

元々のPIL(Python Imaging Library)の後継として開発され、画像の読み込み、表示、編集、保存など、さまざまな機能を提供しています。

BMP、JPEG、PNG、GIFなど、多くの画像フォーマットに対応しており、簡単に画像を操作することができます。

Pillowのインストール方法

PillowはPythonのパッケージ管理ツールであるpipを使用して簡単にインストールできます。

以下のコマンドをターミナルまたはコマンドプロンプトで実行してください。

pip install Pillow

このコマンドを実行することで、Pillowライブラリがインストールされます。

インストールが完了したら、次のステップに進みましょう。

インストール確認と基本的な使い方

Pillowが正しくインストールされたか確認するために、以下のサンプルコードを実行してみましょう。

from PIL import Image
# 画像を新規作成
img = Image.new('RGB', (100, 100), color = 'red')
img.show()

このコードは、100×100ピクセルの赤い画像を作成し、表示します。

実行後、赤い画像がポップアップで表示されるはずです。

出力結果は特に表示されませんが、赤い画像が表示されることが確認できれば、Pillowのインストールは成功しています。

BMPファイルの読み込み

BMPファイル形式の概要

BMP(Bitmap)ファイル形式は、画像データをピクセル単位で保存するためのフォーマットです。

主にWindows環境で使用され、圧縮されていないため、画像の品質が高いのが特徴です。

BMPファイルは、色深度や解像度に応じてさまざまなサイズがありますが、ファイルサイズが大きくなる傾向があります。

BMP形式は、特に画像処理や編集において、簡単に扱えるため人気があります。

Image.open()を使ったBMPファイルの読み込み

Pillowライブラリを使用してBMPファイルを読み込むには、Image.open()メソッドを使用します。

以下のサンプルコードでは、指定したBMPファイルを読み込み、表示します。

from PIL import Image
# BMPファイルを読み込む
img = Image.open('sample.bmp')
img.show()

このコードを実行すると、指定したsample.bmpファイルが読み込まれ、表示されます。

ファイル名は実際のBMPファイルに合わせて変更してください。

読み込んだ画像の基本情報を取得する方法

BMPファイルを読み込んだ後、画像の基本情報を取得することができます。

以下に、画像サイズ、フォーマット、カラーモードを取得する方法を示します。

画像サイズの取得

画像のサイズは、size属性を使用して取得できます。

以下のコードで、画像の幅と高さを表示します。

# 画像サイズの取得
width, height = img.size
print(f'画像の幅: {width}, 画像の高さ: {height}')

画像の幅: 800, 画像の高さ: 600

画像フォーマットの確認

画像のフォーマットは、format属性を使用して確認できます。

以下のコードで、画像のフォーマットを表示します。

# 画像フォーマットの確認
print(f'画像フォーマット: {img.format}')

画像フォーマット: BMP

カラーモードの確認

画像のカラーモードは、mode属性を使用して確認できます。

以下のコードで、画像のカラーモードを表示します。

# カラーモードの確認
print(f'カラーモード: {img.mode}')

カラーモード: RGB

これらの情報を取得することで、画像の特性を理解し、適切な処理を行うことができます。

BMPファイルの表示

Image.show()を使った画像の表示

Pillowライブラリを使用してBMPファイルを表示する最も簡単な方法は、Image.show()メソッドを利用することです。

このメソッドは、指定した画像をデフォルトの画像ビューアで表示します。

以下のサンプルコードでは、BMPファイルを読み込み、表示します。

from PIL import Image
# BMPファイルを読み込む
img = Image.open('sample.bmp')
# 画像を表示する
img.show()

このコードを実行すると、指定したsample.bmpファイルがデフォルトの画像ビューアで表示されます。

特別な設定は不要で、非常に簡単に画像を確認できます。

外部ライブラリを使った画像表示の方法

Pillow以外にも、画像を表示するためのライブラリがいくつかあります。

ここでは、MatplotlibとOpenCVを使った画像表示の方法を紹介します。

Matplotlibを使った表示

Matplotlibは、データ可視化のためのライブラリですが、画像表示にも利用できます。

以下のサンプルコードでは、Matplotlibを使用してBMPファイルを表示します。

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
# BMPファイルを読み込む
img = Image.open('sample.bmp')
# 画像を表示する
plt.imshow(img)
plt.axis('off')  # 軸を非表示にする
plt.show()

このコードを実行すると、MatplotlibのウィンドウにBMP画像が表示されます。

plt.axis('off')を使用することで、画像の周りの軸を非表示にしています。

OpenCVを使った表示

OpenCVは、コンピュータビジョンのためのライブラリで、画像処理にも広く使用されています。

以下のサンプルコードでは、OpenCVを使用してBMPファイルを表示します。

import cv2
# BMPファイルを読み込む
img = cv2.imread('sample.bmp')
# 画像を表示する
cv2.imshow('BMP Image', img)
cv2.waitKey(0)  # キー入力を待つ
cv2.destroyAllWindows()  # ウィンドウを閉じる

このコードを実行すると、OpenCVのウィンドウにBMP画像が表示されます。

cv2.waitKey(0)は、任意のキーが押されるまでウィンドウを表示し続け、cv2.destroyAllWindows()でウィンドウを閉じます。

これらの方法を使うことで、さまざまな環境でBMPファイルを表示することができます。

用途に応じて適切なライブラリを選択しましょう。

BMPファイルの編集と保存

画像のリサイズ

Pillowを使用すると、画像のリサイズが簡単に行えます。

resize()メソッドを使って、指定したサイズに画像を変更することができます。

以下のサンプルコードでは、BMPファイルをリサイズして表示します。

from PIL import Image
# BMPファイルを読み込む
img = Image.open('sample.bmp')
# 画像をリサイズする
resized_img = img.resize((200, 200))  # 幅200px、高さ200pxにリサイズ
resized_img.show()

このコードを実行すると、元の画像が200×200ピクセルにリサイズされて表示されます。

リサイズ後の画像は、元のアスペクト比を無視しているため、必要に応じてアスペクト比を考慮したリサイズを行うことが重要です。

画像の回転

画像を回転させるには、rotate()メソッドを使用します。

以下のサンプルコードでは、BMPファイルを90度回転させて表示します。

# 画像を90度回転させる
rotated_img = img.rotate(90)  # 90度回転
rotated_img.show()

このコードを実行すると、元の画像が90度回転して表示されます。

回転角度は任意の値を指定できます。

画像のトリミング

画像のトリミングは、crop()メソッドを使用して行います。

トリミングする領域を指定するために、左上と右下の座標をタプルで指定します。

以下のサンプルコードでは、画像の一部をトリミングして表示します。

# トリミングする領域を指定 (左, 上, 右, 下)
crop_area = (50, 50, 150, 150)  # (左, 上, 右, 下)
cropped_img = img.crop(crop_area)
cropped_img.show()

このコードを実行すると、指定した領域がトリミングされた画像が表示されます。

トリミングする領域は、画像のサイズに応じて調整してください。

画像の保存方法

編集した画像は、save()メソッドを使用して保存できます。

以下に、BMP形式と他の形式(JPEG、PNG)での保存方法を示します。

BMP形式での保存

BMP形式で画像を保存するには、save()メソッドにファイル名を指定します。

以下のサンプルコードでは、トリミングした画像をBMP形式で保存します。

# トリミングした画像をBMP形式で保存
cropped_img.save('cropped_image.bmp')

このコードを実行すると、cropped_image.bmpという名前でトリミングした画像が保存されます。

他の形式(JPEG, PNG)での保存

他の形式で画像を保存する場合も、save()メソッドを使用します。

以下のサンプルコードでは、トリミングした画像をJPEG形式とPNG形式で保存します。

# トリミングした画像をJPEG形式で保存
cropped_img.save('cropped_image.jpg', format='JPEG')
# トリミングした画像をPNG形式で保存
cropped_img.save('cropped_image.png', format='PNG')

これらのコードを実行すると、それぞれcropped_image.jpgとcropped_image.pngという名前で画像が保存されます。

保存する形式は、ファイル名の拡張子に応じて自動的に決定されますが、明示的に指定することも可能です。

応用例：BMPファイルの加工

グレースケール変換

画像をグレースケールに変換するには、convert()メソッドを使用します。

このメソッドに'L'を指定することで、画像をグレースケールに変換できます。

以下のサンプルコードでは、BMPファイルをグレースケールに変換して表示します。

from PIL import Image
# BMPファイルを読み込む
img = Image.open('sample.bmp')
# グレースケールに変換
gray_img = img.convert('L')
gray_img.show()

このコードを実行すると、元の画像がグレースケールに変換されて表示されます。

グレースケール画像は、色の情報が失われ、明るさの情報のみが残ります。

画像のフィルタリング

Pillowを使用して画像にフィルタを適用することもできます。

ここでは、ぼかしフィルタとエッジ検出フィルタの適用方法を紹介します。

ぼかしフィルタの適用

ぼかしフィルタを適用するには、ImageFilterモジュールのBLURを使用します。

以下のサンプルコードでは、ぼかしフィルタを適用して画像を表示します。

from PIL import Image, ImageFilter
# BMPファイルを読み込む
img = Image.open('sample.bmp')
# ぼかしフィルタを適用
blurred_img = img.filter(ImageFilter.BLUR)
blurred_img.show()

このコードを実行すると、元の画像にぼかしフィルタが適用された画像が表示されます。

ぼかしの強さは、他のフィルタを使用することで調整できます。

エッジ検出フィルタの適用

エッジ検出フィルタを適用するには、ImageFilterモジュールのFIND_EDGESを使用します。

以下のサンプルコードでは、エッジ検出フィルタを適用して画像を表示します。

# エッジ検出フィルタを適用
edges_img = img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
edges_img.show()

このコードを実行すると、元の画像のエッジが強調された画像が表示されます。

エッジ検出は、画像の輪郭を強調するのに役立ちます。

画像の結合

複数の画像を結合することも可能です。

ここでは、横並びと縦並びの結合方法を紹介します。

複数画像の横並び結合

複数の画像を横に並べて結合するには、まず新しい画像のサイズを計算し、paste()メソッドを使用して画像を配置します。

以下のサンプルコードでは、2つの画像を横に結合します。

# 画像を読み込む
img1 = Image.open('image1.bmp')
img2 = Image.open('image2.bmp')
# 新しい画像のサイズを計算
new_width = img1.width + img2.width
new_height = max(img1.height, img2.height)
combined_img = Image.new('RGB', (new_width, new_height))
# 画像を結合
combined_img.paste(img1, (0, 0))
combined_img.paste(img2, (img1.width, 0))
combined_img.show()

このコードを実行すると、image1.bmpとimage2.bmpが横に並んだ新しい画像が表示されます。

複数画像の縦並び結合

複数の画像を縦に並べて結合する場合も、同様に新しい画像のサイズを計算し、paste()メソッドを使用します。

以下のサンプルコードでは、2つの画像を縦に結合します。

# 新しい画像のサイズを計算
new_width = max(img1.width, img2.width)
new_height = img1.height + img2.height
combined_img_vertical = Image.new('RGB', (new_width, new_height))
# 画像を結合
combined_img_vertical.paste(img1, (0, 0))
combined_img_vertical.paste(img2, (0, img1.height))
combined_img_vertical.show()

このコードを実行すると、image1.bmpとimage2.bmpが縦に並んだ新しい画像が表示されます。

これにより、複数の画像を一つの画像としてまとめることができます。

応用例：BMPファイルのバッチ処理

フォルダ内のBMPファイルを一括処理する方法

フォルダ内のBMPファイルを一括で処理するには、osモジュールを使用して指定したディレクトリ内のファイルを取得し、Pillowを使って処理を行います。

以下のサンプルコードでは、指定したフォルダ内のすべてのBMPファイルを読み込み、表示します。

import os
from PIL import Image
# 処理するフォルダのパス
folder_path = 'path/to/your/folder'
# フォルダ内のBMPファイルを一括処理
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.bmp'):
        img_path = os.path.join(folder_path, filename)
        img = Image.open(img_path)
        img.show()  # 画像を表示

このコードを実行すると、指定したフォルダ内のすべてのBMPファイルが順番に表示されます。

os.listdir()を使用してフォルダ内のファイルを取得し、endswith()メソッドでBMPファイルをフィルタリングしています。

画像の一括リサイズ

フォルダ内のBMPファイルを一括でリサイズするには、先ほどのコードを拡張して、resize()メソッドを使用します。

以下のサンプルコードでは、すべてのBMPファイルを指定したサイズにリサイズして保存します。

# リサイズ後のサイズ
new_size = (200, 200)
# フォルダ内のBMPファイルを一括リサイズ
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.bmp'):
        img_path = os.path.join(folder_path, filename)
        img = Image.open(img_path)
        
        # 画像をリサイズ
        resized_img = img.resize(new_size)
        
        # リサイズした画像を保存
        resized_img.save(os.path.join(folder_path, f'resized_{filename}'))

このコードを実行すると、指定したフォルダ内のすべてのBMPファイルが200×200ピクセルにリサイズされ、resized_というプレフィックスが付いた新しいファイル名で保存されます。

画像の一括フォーマット変換

BMPファイルを他の形式(例えばJPEGやPNG)に一括で変換することも可能です。

以下のサンプルコードでは、フォルダ内のすべてのBMPファイルをJPEG形式に変換して保存します。

# フォルダ内のBMPファイルを一括フォーマット変換
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.bmp'):
        img_path = os.path.join(folder_path, filename)
        img = Image.open(img_path)
        
        # JPEG形式で保存
        img.save(os.path.join(folder_path, f'{os.path.splitext(filename)[0]}.jpg'), format='JPEG')

このコードを実行すると、指定したフォルダ内のすべてのBMPファイルがJPEG形式に変換され、元のファイル名を保持したまま.jpg拡張子で保存されます。

os.path.splitext()を使用して元のファイル名から拡張子を取り除いています。

これらのバッチ処理を活用することで、大量の画像ファイルを効率的に処理することができます。

応用例：GUIアプリケーションでの画像表示

Tkinterを使った画像表示

Tkinterは、Pythonに標準で搭載されているGUIライブラリです。

Pillowと組み合わせて画像を表示することができます。

以下のサンプルコードでは、Tkinterを使用してBMPファイルを表示します。

import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk
# Tkinterウィンドウの作成
root = tk.Tk()
root.title("BMP Image Display")
# BMPファイルを読み込む
img = Image.open('sample.bmp')
img_tk = ImageTk.PhotoImage(img)
# 画像を表示するためのラベルを作成
label = tk.Label(root, image=img_tk)
label.pack()
# ウィンドウを表示
root.mainloop()

このコードを実行すると、Tkinterのウィンドウに指定したBMPファイルが表示されます。

ImageTk.PhotoImage()を使用してPillowの画像をTkinterで扱える形式に変換しています。

PyQtを使った画像表示

PyQtは、PythonでQtフレームワークを使用するためのライブラリです。

PyQtを使用して画像を表示することも可能です。

以下のサンプルコードでは、PyQtを使用してBMPファイルを表示します。

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel, QVBoxLayout, QWidget
from PyQt5.QtGui import QPixmap
# アプリケーションの作成
app = QApplication(sys.argv)
# ウィンドウの作成
window = QWidget()
window.setWindowTitle("BMP Image Display")
# BMPファイルを読み込む
pixmap = QPixmap('sample.bmp')
# 画像を表示するためのラベルを作成
label = QLabel()
label.setPixmap(pixmap)
# レイアウトを設定
layout = QVBoxLayout()
layout.addWidget(label)
window.setLayout(layout)
# ウィンドウを表示
window.show()
sys.exit(app.exec_())

このコードを実行すると、PyQtのウィンドウに指定したBMPファイルが表示されます。

QPixmapを使用して画像を読み込み、QLabelに設定しています。

Kivyを使った画像表示

Kivyは、マルチタッチ対応のアプリケーションを作成するためのライブラリです。

Kivyを使用して画像を表示することもできます。

以下のサンプルコードでは、Kivyを使用してBMPファイルを表示します。

from kivy.app import App
from kivy.uix.image import Image
class MyApp(App):
    def build(self):
        # BMPファイルを表示
        return Image(source='sample.bmp')
# アプリケーションの実行
if __name__ == '__main__':
    MyApp().run()

このコードを実行すると、Kivyのウィンドウに指定したBMPファイルが表示されます。

Imageウィジェットを使用して画像を表示しています。

これらの方法を使用することで、さまざまなGUIフレームワークでBMPファイルを表示することができます。

用途に応じて適切なライブラリを選択し、アプリケーションを構築しましょう。

まとめ

この記事では、PythonのPillowライブラリを使用してBMPファイルを読み込み、表示、編集、保存する方法について詳しく解説しました。

また、画像のバッチ処理やGUIアプリケーションでの表示方法についても触れました。

これらの知識を活用することで、画像処理のスキルを向上させ、さまざまなプロジェクトに応用することが可能です。

ぜひ、実際にコードを試してみて、画像処理の楽しさを体験してみてください。